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申请/专利权人：厦门理工学院
摘要：本申请涉及径流预测技术领域，提供了基于多步分解和长短期记忆网络的径流预测方法及设备。径流预测方法，包括：使用VDM算法对径流数据序列进行分解，得到中间分解结果；使用EDM算法对中间分解结果进行二次分解，得到测试数据集，测试数据集包括两个以上目标分量；将测试数据集输入径流预测模型中，得到各个目标分量的预测值；径流预测模型是对长短期记忆网络LSTM模型训练得到的；基于各个目标分量的预测值确定径流数据序列的预测值。上述技术方案中，通过采用两步分解的方式，先用VMD滤除部分噪声，提取信号主要成分，再用EMD对提取的主要成分进一步细化分解，更精细地捕捉信号的非线性和非平稳特性，如此可以有助于提高径流预测结果的准确性。
主权项：1.一种基于多步分解和长短期记忆网络的径流预测方法，其特征在于，所述方法包括：使用变分模态分解VDM算法对径流数据序列进行分解，得到中间分解结果；使用经验模态分解EDM算法对所述中间分解结果进行二次分解，得到测试数据集，所述测试数据集包括两个以上目标分量；将所述测试数据集输入径流预测模型中，得到各个所述目标分量的预测值；所述径流预测模型是对长短期记忆网络LSTM模型训练得到的；基于各个所述目标分量的预测值确定所述径流数据序列的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门理工学院 基于多步分解和长短期记忆网络的径流预测方法及设备
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